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Re-Search——学术搜索引擎

介绍

Re-Search是一个学术搜索引擎，可用于搜索开源数据集和学术研究论文，类似于Google Scholar。这是作为爱丁堡大学数据科学文本技术课程的一部分而构建的。

？该项目还从同一课程的 250 名学生/50 多个小组中获得了最佳项目奖。

特征

Re-Search 允许您使用三种不同的排名算法（TF-IDF、BM25 和 ScaNN）搜索公开可用的数据集和研究论文。它还支持作者搜索（只要数据点允许）、短语搜索和邻近搜索及其默认搜索类型。

Re-Search 前端使用 React，后端由 Flask 支持，并将数据存储在 MongoDB 数据库中。它为 ScaNN 算法提供了一个单独的微服务，因为它仅在 Linux 服务器上运行。我们使用 Redis 进行分布式缓存，但我们还提供了无需分布式缓存即可工作的 LRU 缓存实现。我们通过 Google Cloud Platform 的 App Engine 提供负载平衡和水平可扩展性。

• 拟议的系统设计
• 首页截图

安装

• 安装 Python 3.5+、Node 和 MongoDB。
• 克隆 GitHub 存储库并移入其中。
• 使用npm install和pip install -r requirements.txt安装 React 和 Python 依赖项
• 分别使用npm start和flask run运行它们。
• 使用sudo service mongod start运行 MongoDB 数据库（不在存储库中）。

您可以使用prod_*.py文件在生产环境中与waitress一起运行后端文件，但是，目前该应用程序未配置为提供可扩展性或安全地传输数据。

我们很快就会在夏天在 SMASH Research Group 的服务器上发布这个项目。在此之前，您可以联系 Leo/Yuto 请求访问数据库。

团队

• 柴田佑斗（核心）
• 莎拉·凯萨（前端）
• 斯蒂利亚诺斯·查拉兰波斯（核心）
• Suhas Narreddy（前端和后端）
• Ziqian 'Leo' Ni（核心和后端）
• Gagan Devagiri（团队负责人兼项目经理）

执照

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